基于多约束因子图优化的无人车定位与建图方法
作者机构：九江职业技术学院江西九江332000
出 版 物：《中国科技期刊数据库 工业A》
年 卷 期：2021年第11期
页 面：45-47页
学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0803[工学-光学工程]
基 金：2019年度江西省教育厅科学技术研究项目项目编号:GJJ191275 项目名称:汽车移动补漆机器人系统的研制
主 题：多约束 图优化 三维激光定位与建图(SLAM) 主成分分析(PCA)
摘 要：目前针对低速无人机在特殊场景下的定位系统依赖GPS卫星导航系统,存在定位偏差较大的缺陷,同时容易受环境影响。为实现无人车的精准定位,本文提出一种成本低和精度高,基于三维激光定位与建图SLAM技术的无人车导航方法。该方法,首先使用电云主成分分析PCA实现特征匹配的激光里程计,其次将GPS信息、点云主成分特征作为位置姿态图优化框架,通过迭代优化最后获得最优位置和大规模场景的点云地图,实现无人车自动驾驶的精准定位。
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